Convertir una imagen de color a Blanco y Negro

Gimp es un programa un poco más complejo, pero que nos permite obtener interesantes versiones en blanco y negro de nuestras fotografías con detalles distintos.

Imagen original que vamos a modificar:

• En esta ocasión usaremos la opción COLOR > COMPONENTES > DESCOMPONER , que nos va a permitir descomponer la imagen sus distintos canales.
  Usaremos esos canales descompuestos para obtener una versión en Blanco y Negro de la imagen con distinto grado de detalle y expresividad.

• El diálogo de DESCOMPONER nos permite elegir un modelo de color para efectuar la descomposición y, posteriormente, nos crea una nueva imagen con varias capas, una para cada canal.

• El truco está en, una vez hecha la descomposición, quedarnos con aquella capa representativa del canal que nos interesa.
  Empezaremos con RGB; elegimos COLOR > COMPONENTES > DESCOMPONER y marcamos la opción RGB en Modelo de Color:

• Obtenemos una nueva imagen con 3 capas, una para cada canal RGB (Rojo, Verde y Azul).

• Para obtener la imagen en B&N deseada, nos quedamos con la capa representativa del canal VERDE.

• El siguiente método es exactamente igual, pero seleccionando el modelo de color HSV (Tono, Saturación y Valor):
  

• Obtenemos una nueva imagen con 3 capas, una para cada canal HSV (tono, saturación y valor).... y quedándonos con la capa representativa del canal V (Valor):

• Por último, usaremos el mismo sistema, pero seleccionando la descomposición basada en el modelo de color LAB:

• Obtenemos una nueva imagen con 3 capas, una para cada canal LAB ( L, A y B).... y usando la capa representativa del canal L para obtener una imagen en blanco y negro luminosa, pero que posteriormente podremos enriquecer ajustando niveles y curvas.

• Como se ve, gracias a la fascinante potencia de Gimp, no disponemos de una, sino de 6 formas distintas de conseguir una imagen en blanco y negro.
  Cada una de estas formas nos va a ofrecer imágenes con distinta riqueza, matices y contraste. Es elección de cada uno usar el método según convenga.
  Estas son las imágenes obtenidas con cada uno de los métodos y se puede visualizar las diferencias entre cada sistema:
  
  Imagen original: